やったこと

サーバ/インフラを支える技術 ~85p

学んだこと

##冗長化のステップ

障害を想定する
障害に備えて予備の機材を準備する
障害発生時、予備の機材に切り替える運用体制を整備する

予備系への切り替え

■前提

主系と予備系は、常に同じ設定であること。

■ホットスタンバイ
データを蓄積する、設定変更（特にソフトウェアアップデート）を頻繁に行う機器は、ホットスタンバイが良い。

■コールドスタンバイ
データを蓄積せず、設定変更がほぼない機器は、コールドスタンバイも選択肢に入る。
ルーターやスイッチなど

VIP

仮想的なIPアドレス。
引継ぎ可能であり、実IPアドレスに左右されないため、I/Fのように機能する。

ヘルスチェックの考え方

「何を確認したいか」を明確化することが重要。

Webサーバのヘルスチェック

確認したいこと : サーバの応答が正常であること
確認方法 : サービス監視（L7）

ルーターのヘルスチェック

確認したいこと : ルーターがパケットを正常に転送すること
確認方法 : 公開Webサーバあての ping（ルーター宛てだと、パケットを転送しない）

DNS ラウンドロビンについて

負荷分散の仕組みであって、冗長化の仕組みではない。
負荷分散の仕組みと冗長化の仕組みは、分けて考えること。

いまやLBは、専用アプライアンスではなく、Linux上で動作するOSSとして利用できる。

リバースプロキシ

CDN的な役割

リバースプロキシに、静的コンテンツを配布するCDNのような役割を持たせる。

静的コンテンツの配布はリバースプロキシ、動的コンテンツの配布はAPサーバ、と役割を分けることで、APサーバのリソース効率を向上させることができる。

Apacheの場合、 RewriteRule にて設定する（正規表現使用可能）。

Keep Alive 対応リソースの節約

前提として、プロセス/スレッドのメモリ消費量は次の通りと仮定する。

リバースプロキシ < APサーバ

クライアントとリバースプロキシ間は Keep AliveをONにする。
リバースプロキシとAPサーバ間は Keep Alive を OFFにする。

これにより、Keep Alive によるリソース消費を顕現できる。

総じて、リバースプロキシの導入により、システムの柔軟性が向上する。

Apacheの設定

ServerLimit : 生成できるプロセスの最大値
ThreadLimit : 生成できるスレッドの最大値
MaxClient : ServerLimit * ThreadLimit
ThreadPerChild : 1子プロセスあたりのスレッド数。だいたいThreadLimit。
ServerLimitとThreadLimitは、Apacheが確保するメモリ量に影響を与える。
MaxClientとThreadPerChildは、Apacheが確保したメモリ量内で、生成可能な最大値

プロセス/スレッド数設定のヒント

プロセス/スレッド数が上限に達した時、スワップが発生しない程度の値が良い。

リバースプロキシ設定例

特定ホストからのリクエストをブロック
ロボットからのリクエストは、キャッシュサーバへ
静的コンテンツは /hoge/foo/bar/へ
動的コンテンツは http:APサーバへ

など

キャッシュサーバ

Squid

プロキシとしても、キャッシュサーバとしても利用可能なOSS。
静的なコンテンツのキャッシュを得意とする一方、「動的コンテンツをT秒キャッシュする」といった柔軟な設定も可能。

ユーザごとに内容が変化するページでは、キャッシュは困難（機微な情報の流出につながる）

memcached

キャッシュソリューション。
プログラムからアクセスする。
memcachedを別サーバに立てて、ネットワーク越しにアクセスする、といった使い方が可能。

MySQL

バイナリログとリレーログ

マスタにはバイナリログ、スレーブにはリレーログ（任意でバイナリログも出力可能）が記録される。
バイナリログは、更新系のクエリを、バイナリ形式で記録する。

リレーログは、マスタから送られてきた更新系クエリを一時的に記録する。
（更新系クエリをスレーブへ反映し終えた後で、該当クエリを削除すると思われる）

ポジション情報

スレーブが保持する、以下の情報の総称

マスタのホスト名
ログファイル名
ログファイル中の処理したポイント

show slave status 文で確認できる。

以下がそろっていれば、最新のマスタに追従するスレーブを作成できる。

ある時点におけるマスタのフルダンプ
ポジション情報
マスタのバイナリログ

t0mmy

学習履歴詳細

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